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Enregistrement W2917241477 · doi:10.33321/cdi.2015.39.39

Australian Gonococcal Surveillance Programme Annual Report, 2022

2015· article· en· W2917241477 sur OpenAlexfundno aff
Monica M Lahra, Sebastiaan J. van Hal, Tiffany R Hogan

Notice bibliographique

RevueCommunicable Diseases Intelligence · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityFiona Stanley HospitalNSW Ministry of HealthUniversity of MelbourneNSW Health PathologyAustralian GovernmentUniversity of New South WalesDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentACT Government
Mots-clésNeisseria gonorrhoeaeCiprofloxacinPenicillinAzithromycinCeftriaxoneMedicineAntibiotic resistanceMicrobiologyMinimum inhibitory concentrationVeterinary medicineAntibioticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Australian Gonococcal Surveillance Programme (AGSP) has continuously monitored antimicrobial resistance in clinical isolates of Neisseria gonorrhoeae from all states and territories since 1981. In 2014, 4,804 clinical isolates of gonococci from public and private sector sources were tested for in vitro antimicrobial susceptibility by standardised methods. Decreased susceptibility to ceftriaxone (MIC value 0.06-0.125 mg/L) was found nationally in 5.4% of isolates, a lower proportion than that reported in the AGSP 2013 annual report (8.8%). The highest proportions were reported from New South Wales and Victoria (7.1% and 6.6% respectively). The proportion of strains resistant to penicillin in urban and rural Australia ranged from 11% in South Australia to 43% in New South Wales. In rural and remote Northern Territory penicillin resistance rates remained low (1.5%). In remote Western Australia relatively low numbers of strains are available for testing, however there is now widespread molecular testing for penicillin resistance in Western Australia to monitor resistance and inform guidelines and, for first time, these data are included in the AGSP annual report. Quinolone resistance ranged from 27% in the urban and rural areas of the Northern Territory, to 44% in the Australian Capital Territory, and quinolone resistance rates remain comparatively low in remote areas of the Northern Territory (3.1%) and remote areas of Western Australia (5.6%). Azithromycin resistance ranged from 0.5% in South Australia to 5.3% in rural and urban Western Australia. High rates were also reported from the Australian Capital Territory but relatively low numbers were tested. High level resistance to azithromycin (MIC value ≥256 mg/L) was again reported in 2014, in 2 strains from New South Wales. No resistance was reported from the Northern Territory, or remote Western Australia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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